傳統 RAG 有一個問題。不是因為它壞掉了——它很好用，至少對簡單的問題是。問題在於，企業的問題很少是簡單的。
傳統 RAG 怎麼運作，又在哪裡卡住
RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）的基本邏輯是：使用者問一個問題，系統去知識庫裡找相關的文件片段，把找到的內容交給 AI 生成答案。這個流程對特定場景非常有效。你問「退貨政策是什麼」，系統找到退貨政策頁面，AI 讀完回答你。快、準、成本低。
但假設你是一個業務，問的是：「我們有沒有做過跟台積電規模類似的製造業客戶，而且是用地端部署的？結案之後客戶的評價如何？」傳統 RAG 會嘗試搜尋，找到幾份文件，拼湊一個答案。但它沒辦法告訴你，它找到的案例規模是否真的接近台積電。聽起來合理，和真的準確，是兩回事。
什麼是 Agentic RAG
Agentic RAG 是在 RAG 的檢索過程中加入 AI Agent 的推理能力，讓 AI 不只是被動地找資料，而是主動地規劃檢索策略、跨來源整合資訊、驗證答案的品質，必要時重新搜尋。
NVIDIA 用了一個很好的比喻：傳統 RAG 像一台沒有更新的導航——它會帶你到目的地，但它不知道今天有施工改道。Agentic RAG 是即時更新的導航，知道路況，會主動重新規劃路線。
假設業務問：「我們有沒有做過跟台積電規模類似的製造業案例，是地端部署的？」
傳統 RAG：用關鍵字搜尋，找到幾份相關文件片段，交給 AI 生成答案。它無法判斷案例規模是否真的接近台積電，也無法確認「地端部署」是文件裡的事實還是計畫中的選項。答案聽起來合理，但你不敢直接拿去用。
Agentic RAG：Agent 先拆解這個問題——它需要查三件事：客戶產業和規模、部署方式、以及是否有結案紀錄。接著分別查詢案例資料庫、部署紀錄、客戶分級資料，交叉比對找出真正符合條件的案例。最後生成的答案，每個關鍵事實都附上來源。
同一個問題，傳統 RAG 給你一個需要自己再查的答案，Agentic RAG 給你一個可以直接使用的答案。
這個差異背後，是三個傳統 RAG 沒有的能力：
記憶：傳統 RAG 每次問答都是獨立的。Agentic RAG 可以記住對話脈絡，在多輪對話中持續推進。
智能路由：Agentic RAG 會先判斷需要查哪些來源，分別去查，再整合結果。傳統 RAG 只會查一個地方。
工具呼叫：Agentic RAG 不限於查文件，可以呼叫外部 API、查詢即時資料庫。傳統 RAG 只能查靜態知識庫。
對企業來說，差異在哪裡
傳統 RAG 很適合這類問題：答案固定、來源單一、問題明確。產品 FAQ、政策查詢、簡單的客服問答——這些場景傳統 RAG 就夠。
（想了解企業在導入 AI 知識庫時如何選擇對內或對外的應用方向，可以參考：導入 AI Agent 之前，先想清楚一件事）
但企業的知識很少這麼乾淨。一個製造業的現場工程師問：「這台設備上個月有沒有類似的故障記錄？當時是怎麼排除的，有沒有影響到產線？」這個問題需要跨維修日誌、事故報告、產線紀錄三個來源，而且需要 AI 判斷「類似的故障」是什麼意思，不是關鍵字比對能解決的。
準確率的差距
IBM 的研究指出，當查詢涉及多步驟推理或跨來源整合，傳統 RAG 的輸出品質會明顯下降。NVIDIA 的測試顯示，在複雜檢索場景中，Agentic RAG 架構可以帶來約 50% 的準確率提升。
MaiAgent 在製造業和金融業的導入案例中，採用 Agentic RAG 架構，在單一知識庫超過 10 萬份文件的規模下，仍維持 95% 以上的回覆準確率。對照之下，沒有這個機制的系統，在同樣的複雜問題場景中，準確率通常落在 60-70%——這個落差，在客服場景裡意味著每三到四個回答就有一個需要人工介入修正。
那傳統 RAG 就沒用了嗎？
不是。傳統 RAG 成本更低、速度更快、架構更簡單。但當你發現 AI 開始給出「聽起來合理但不完全準確」的答案、員工開始不信任系統的回覆、或者問題的複雜度超出了單一來源查詢的範圍——那是系統在告訴你，它需要升級了。Agentic RAG 不是要取代 RAG，而是在更複雜的場景裡，讓 RAG 真正有用。
常見問題
Agentic RAG 和傳統 RAG 的最大差別是什麼？
傳統 RAG 的流程是「查詢 → 檢索 → 生成」，一次性完成。Agentic RAG 加入了 AI Agent，可以在這個流程中進行多輪推理——判斷要查哪些來源、驗證答案的品質、必要時重新搜尋。簡單來說，傳統 RAG 是被動的，Agentic RAG 是主動的。
所有企業都需要 Agentic RAG 嗎？
不一定。如果你的知識庫問題類型單純、來源集中，傳統 RAG 就已經夠用。Agentic RAG 的優勢在複雜問題、多來源整合、需要多步驟推理的場景才會真正顯現。評估的方式很簡單：如果你的員工問了 AI 問題，得到的答案需要自己再去驗證，那可能就是升級的時候了。
Agentic RAG 的成本比傳統 RAG 高嗎？
是的，因為它需要更多的 AI 推理步驟。但這個成本要跟準確率提升帶來的價值相比——一個錯誤的答案讓員工花了兩個小時確認，代價遠比多用幾個 Token 高。
企業導入 Agentic RAG，需要重建整個知識庫嗎？
不需要。Agentic RAG 是在現有知識庫的基礎上，加強檢索和推理的層次。你的文件、資料庫、歷史紀錄都可以繼續使用，改變的是 AI 如何去查詢和整合這些資料。
引用來源
NVIDIA Technical Blog — Enhancing AI Accuracy with Agentic RAG（Agentic RAG 50% 準確率提升數據來源）
IBM Research — Agentic AI and the Evolution of RAG Systems（複雜查詢場景下傳統 RAG 品質下降之研究）
思邁智能 x 研華科技合作案例（製造業設備維運、金融業客服輔助案例數據來源）
